1-基于GPS和MERIS数据的InSAR大气延迟改正.doc

1、7测绘通报测绘科学前沿技术论坛论文集基于GPS和MERIS数据的InSAR大气延迟改正陈蓓蓓1 李小娟1, 张有全1,2李昂晟1 周环1(1.首都师范大学资源环境与旅游学院三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京100048,2.中国科学院东北地理与农业生态研究所，长春130012)摘 要：影响InSAR干涉测量精度的因素有很多，其中由于大气原因引起的相位延迟是影响监测精度的主要原因之一。本文利用地基GPS来探测测站上空的大气可降解水汽量(PWV)，采用GAMIT/GLOBK软件包对2004年至2007年23个年积日北京GPS观测数据进行了解算，结合气压及温度等地面观测数据，反演出了时间分辨率为1小时的PWV值。并与Meris数据进行拟和，综合两者优势，对InSAR干涉测量中的大气延迟改正的问题展开初步研究，结果表明用GPS数据校验Meris数据的大气可降解水汽量的精度达到要求。关键词：地基GPS， MERIS，InSAR，大气可降解水汽量( PWV )，大气延迟改正一、引言影响InSAR干涉测量精度的因素有很多，其中大气原因引起的相位延迟是影响监测精度的主要原因之一1。由于大气层在

2、时间与空间上变化的这种不确定性，使其对雷达信号造成的相位延迟也不同，甚至可能造成对InSAR数据的错误判读2。所以，为了获取高精度的InSAR干涉测量信息，必须削弱或消除电离层和对流层引起的相位延迟。通过GPS观测数据的处理获得对流层在天顶方向的总延迟量，再通过气压、温度等气象观测数据建立气象改正模型计算出静力学延迟分量，两者相减即可得到天顶方向的湿延迟分量。近年来，许多国家都进行了地面GPS监测大气的实验和研究，并建立了用于气象研究和服务的地基GPS网,如美国的Suominet;荷兰也成功地组织了数次较大规模的实验观测,获得了一系列研究成果,并将此应用于气象服务中，日本1000 多个GPS 连续基准站的观测数据也已经用于GPS气象的事后研究和分析中3。此外，国内的此项技术也同样取得较大的进展，由中国科学院上海天文台牵头的上海地区GPS综合应用网(SCGAN)已于2002年6月正常运行,其中一项重要的应用就是GPS气象学，北京、香港、台湾等地区,也先后开展了GPS气象学的试验,多次试验证明了GPS用于探测大气和实时天气预报的可行性4 。本文的主要目的即是利用地基GPS来探测测站上空的大

3、气可降解水汽量(PWV)，并与Meris数据进行拟和，综合两者优势，对InSAR干涉测量中的大气延迟改正的问题展开初步研究。 二、InSAR干涉测量中大气延迟基本理论对流层分为湿层和干层两个分层，当电磁波通过对流层时，传播路径会产生弯曲。干分量延迟占总的中性大气延迟的80%一90%，它的规律性很强，可以有效地进行摸拟，精度能达到1%;湿分量延迟虽然只占10%左右，但由于影响其变化的因素很多，如温度、气压、GPS站点的高度等，另外，大气中水汽量在时间和空间域内变化非常大，所以对湿分量延迟进行模拟较困难，模型的估算精度一般只能达到10%一20%2。天顶总延迟由对流层湿延迟和天顶静力学延迟组成：作者简介：陈蓓蓓（1985）女 （1985-）首都师范大学资源环境与旅游学院三维信息获取与应用教育部重点实验室，硕士研究生 研究方向：遥感与地理信息系统应用 李小娟，教授，Email: 基金项目：国家“863计划”：基于3S技术的首都应急水源地运行风险监控（2006AA12Z111） 国家“973计划”：北京地区地面沉降机理与监测方法研究（2006CB708405） 国家自然科技基金：数学形态在地下

4、水渗流场中的应用研究（40571125）(1)天顶静力学延迟(ZHD)可通过地面实测压力来获取 (5) :(2)式中， ， PS为地表压力(hPa),为站点纬度，H为站点高度（km）。对流层湿延迟（ZWD）表示为： (3)其中T0是地表温度（开尔文），是地表水汽偏压（百帕）。同时，由于天顶湿延迟分量和可降水分(PWV)存在着简单的线性关系，如下6： (4)式中,影射函数为:其中,为水的液体密度,RV为水汽比气体常数, k1, k2,k3为大气折射常数，w=0.622为水汽分子与干气分子的比值,Tm为对流层加权平均温度。利用地基GPS来探测测站上空的水汽可降水量(PWV)已经是一项被大量实验验证并已得到广泛应用的技术。此技术不仅能为气象短期预报提供参考依据，同时也是InSAR干涉测量中大气延迟改正的重要方法之一。GPS探测水汽的原理是利用GPS信号穿过大气受到大气折射而产生的延迟来探测大气中的水汽含量，该技术与以往的探测水汽技术相比具有探测精度高，全天候，分辨率高，观测稳定，无需校正等优点7。三、 数据处理与分析1.1 GPS数据处理1.1.1 GPS数据处理步骤及流程本文采用精密GPS

5、定位定轨软件GAMIT软件进行GPS数据处理，GAMIT软件是美国麻省理工学院(MIT)和美国加利福尼亚大学斯克里普斯海洋研究所(SIO)等研制的用于大地测量的GPS数据处理软件，它可以解算测站坐标、卫星轨道、整周模糊度、地球旋转参数、钟差、大气延迟改正等参数8 。选取了BJFS、DAEJ、GUAM、IRKT、KUNM、LHAS、TSKB、USUD、URUM、WUHN十个国际IGS站,对20042007年间的23个测段资料进行解算得到各站点的对流层天顶总延迟，进而通过天顶总延迟和静力学延迟解算出各站点的湿相及地面温度观测数据，反演出了时间分辨率为1小时的大气可降水量(PWV）。图1 GAMIT数据处理流程图1.1.2 GPS解算结果精度分析为了验证GPS解算精度，将GPS解算出的大气可降水量( PWV )，分别与相同时刻的探空探测及中国气象局GPS的反演结果做了对比，结果表明，利用GPS反演的水汽值，具有较高的精度。如图：图2与探空探测结果比较图图3与中国气象局探测结果比较图从上图可以看出，由于测站的选取不同，虽然存在着数据大小的误差，但整体上来看曲线变化趋势是比较吻合的，因此表明此次

6、GPS探测测站上空PWV是能达到精度要求的。1.2 Meris数据选择与分析虽然GPS网监测精度已经达到毫米级，但所得结果仅是离散的点位值，而大气延迟改正需要区域性的面状改正。可见光遥感的MERIS图像能满足大气延迟改正的区域性的时空要求，但是精度不够高，所以本例在进行大气延迟改正时重点综合了两者的优势进行研究。中等分辨率成像频谱仪（MERIS）是搭载于由欧洲空间局（ESA）发射的迄今为止最大的综合性环境卫星ENVISAT上的主要传感器，由法国和荷兰共同研制，是目前水色传感器中最有优势的传感器之一。它是2003年5月才正式投入运行的。分为一级产品和二级产品，一级产品可提供全分辨率水汽产品，分辨率是290260m，二级产品为降分辨率，1.04km1.04km。波段范围覆盖从可见光到近红外波段（412.5900nm）波段，波段宽度在3.7520nm。目前，Meris近红外水汽产品可以在地表、水面和云顶处被提取。积分水汽值(IWV)可以通过14、15通道辐射值L14、L15来获得10，欧空局用于提取评估IWV值的算法如下： （6）式中W为积分水汽量，k0,k1,k2为回归常量。积分水汽值(I

7、WV)与可降解水汽量(PWV)是通常表征大气水汽含量的两个指标：水汽含量(1WV)，其定义为单位面积上水汽的质量。可降水份(PWV)，它相当于同样水汽含量的水柱高，它们的转化关系为11： (7)式中是液态水的密度。1.2.1 MERIS数据选择与处理分析本研究选取与SAR同步过境的MERIS无云的图像,提取与GPS观测站临近的八个像素PWV的平均值，同时选取23个年积日的Gamit解算出的GPS观测站的PWV值，两者均选取SAR过境的时刻(MERIS时刻为两点二十八；GPS时刻为三点)，最后两者数据进行拟和，达到大气延迟改正的目的。具体步骤如下：.采用欧空局BEAM VISAT软件分析MERIS图像，排除有云，有无效反射率，无效算法，无效水汽量的图像。下图即为一幅无效的图像(图中蓝色即表示被云覆盖区域，红色表示无效水汽量)：图4.在气象数据共享网中查询符合要求图像日期的降雨量、日照时长和风速，排除有雨的图像，选取无降雨、日照时间长、风速较小图像，因为降雨时水汽量瞬时值变化过快，GPS不易测得准确分段值。.选择无云无雨，质量好的MERIS图像，先在ENVI软件中进行配准，生成GeoTIF

8、F格式图像，然后在ArcGIS软件中提取出观测点BJFS的PWV值。1.2.2 区域水汽对干涉的影响分析研究选取了与SAR过境时间相同的两幅同一区域不同时期的MERIS图像进行差值分析，以2005年3月9日的图像为基准，将2003年12月10日的图像与其进行差值计算，直方图结果表明北京地区不同时期的可降水汽量值差别很大，因此有必要进行大气延迟校正。差值计算后得到的图像和直方图如下： 图52003121020050309四、GPS_PWV与Meris_PWV值的校验分析本文的主要目的即是利用地基GPS来探测测站上空的大气可降解水汽量( PWV )，与可见光遥感的Meris数据进行校验，综合两者优势，达到大气延迟改正的目的。从GPS解算出的PWV值与上述MERIS图像相应时刻PWV值的散点图，大致可看出两者具有线性关系，因此，选取最小二乘法线性拟和得出结果，如下图： 图6 GPS_PWV与MERIS_PWV拟和图 图7 GPS_PWV与MERIS_PWV差值图上图6为北京房山站2004年1月到2007年2月GPS_PWV与Meris_PWV两者之间的拟和关系图，图中拟和直线斜率为0.870

9、1，它显示在北京房山站GPS_PWV小于Meris_PWV。上图7为以GPS_PWV为基础的差值（GPS_PWVMeris_PWV）波动范围图，图中可以看出差值大多数在-4到6之间波动，它表明在无云无雨观测条件下同一站点GPS_PWV与Meris_Pwv数值比较接近，差值很小。最后，将校验的结果，融入InSAR永久散射体(PS)算法中12，建立大气延迟改正模型，目的是降低大气水汽对重轨合成孔径雷达干涉测量技术的影响，提高PS算法大区域相位解缠的精度及区域使用性。五、总结本文通过进行基于GPS_PWV和MERIS_PWV的校验实现InSAR干涉测量中大气延迟改正的初步研究，发现GPS_PWV和MERIS_PWV两者虽存在一致性，但结果并不是十分令人满意，这主要可能是因为一部分年积日由于云的覆盖，损失MERIS观测值引起的。所以，如果在以后融合GPS_PWV和MERIS_PWV的工作中，再多选择可用年积日的GPS和MERIS的观测值进行分析，相信InSAR大气延迟改正的精度会进一步提高。通过此次初步研究，我们简单得出以下结论：.北京地区的水汽呈现季节性的变化分布，总水汽量从夏季到冬季呈现递减的趋势，也就是夏秋季的水汽总量高于春冬季的水汽量。.选取无云，无雨的MERIS观测图像，因为MERIS_PWV对视场内云的存在是敏感的，水汽的计算是从云顶开始计算的，有云的像元比实际的像元值要小，有雨的像元比实际的像元值要大。所以，只有在晴朗的天气条件下收集到的PWV值才可以用来改正InSAR的测量精度。.大气的影响在山区比平原地区要显著。因此在对山区做相应研究时，更需要进

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